def scale_coords_landmarks(img1_shape, coords, img0_shape, ratio_pad=None):
时间: 2024-06-04 18:06:31 浏览: 7
这是一个 Python 函数,用于缩放人脸关键点坐标。
参数说明:
- `img1_shape`:元组类型,表示缩放后图像的大小,格式为 `(height, width)`。
- `coords`:NumPy 数组,表示原始图像中人脸关键点的坐标,格式为 `(N, 2)`,其中 N 为关键点数量,每个关键点有 2 个坐标值。
- `img0_shape`:元组类型,表示原始图像的大小,格式为 `(height, width)`。
- `ratio_pad`:元组类型,表示缩放比例和填充,格式为 `(ratio, pad)`,其中 ratio 表示缩放比例,pad 表示填充大小。默认为 None。
函数实现过程:
首先计算缩放比例和填充大小,然后将坐标值乘以缩放比例,最后添加填充大小即可。
函数返回值:
返回缩放后的人脸关键点坐标,格式同输入参数 `coords`。
相关问题
scale_coords([640, 640], pred_all[:, :4], frame.shape, ratio_pad=(scale_ratio, pad_size))
根据您提供的代码片段,`scale_coords` 函数的输入参数如下:
- `[640, 640]`:表示目标图像的尺寸,这里为宽度和高度都为 640 像素。
- `pred_all[:, :4]`:表示预测结果中的坐标信息,其中 `pred_all` 是一个数组或矩阵,`[:, :4]` 表示取所有行的前四列数据。
- `frame.shape`:表示原始图像的尺寸,其中 `frame` 是一个图像对象,`.shape` 返回图像的高度、宽度和通道数。
- `ratio_pad=(scale_ratio, pad_size)`:表示比例缩放和填充的参数,其中 `scale_ratio` 是缩放比例,`pad_size` 是填充大小。
函数的作用是将预测结果中的坐标信息按照指定的比例缩放和填充到原始图像的尺寸上。具体实现细节可能需要查看 `scale_coords` 函数的源代码才能确定。
def scale_coords_landmarks(img1_shape, coords, img0_shape, ratio_pad=None): # 返回到原图坐标 # Rescale coords (xyxy) from img1_shape to img0_shape if ratio_pad is None: # calculate from img0_shape gain = min(img1_shape[0] / img0_shape[0], img1_shape[1] / img0_shape[1]) # gain = old / new pad = (img1_shape[1] - img0_shape[1] * gain) / 2, (img1_shape[0] - img0_shape[0] * gain) / 2 # wh padding else: gain = ratio_pad[0][0] pad = ratio_pad[1] coords[:, [0, 2, 4, 6]] -= pad[0] # x padding coords[:, [1, 3, 5, 7]] -= pad[1] # y padding coords[:, :8] /= gain # clip_coords(coords, img0_shape) coords[:, 0].clamp_(0, img0_shape[1]) # x1 coords[:, 1].clamp_(0, img0_shape[0]) # y1 coords[:, 2].clamp_(0, img0_shape[1]) # x2 coords[:, 3].clamp_(0, img0_shape[0]) # y2 coords[:, 4].clamp_(0, img0_shape[1]) # x3 coords[:, 5].clamp_(0, img0_shape[0]) # y3 coords[:, 6].clamp_(0, img0_shape[1]) # x4 coords[:, 7].clamp_(0, img0_shape[0]) # y4 return coords
这是一个用于将检测结果坐标从缩放后的图像坐标系转换回原始图像坐标系的函数。它接收四个参数:img1_shape表示缩放后的图像大小,coords表示缩放后的检测结果坐标,img0_shape表示原始图像大小,ratio_pad表示缩放比例和填充大小。函数内部首先根据缩放比例和填充大小计算出在原始图像中的坐标,然后将检测结果坐标转换回原始图像坐标系,最后将坐标限制在原始图像的范围内,并返回转换后的坐标。